像税收和死亡一样,营养是我们无法逃脱的东西。进食应该很容易。然而,它也很令人困惑,容易发生错误,而且完全是个人的。

采取竞争激烈的食客,他们经常咀嚼成千上万的卡路里而不获得体重。将它们与磅的人进行比较,只看炸薯条。或者比较可以容忍任何食物的人对整个食物群体敏感或过敏的人。或者在像keto这样高脂肪饮食上茁壮成长的人,不幸的灵魂 - 需要相同的饮食 - 需要靠近浴室。

你明白了:没有人饮食适合所有人。然而,营养科学长期以来依靠平均线来制造膳食建议。从80年代“脂肪是坏”的范式到今天的“糖是可怕的”趋势,它总是很容易滋生一个食物组件,而不会挖掘我们每个人如何与我们吃的食物互动。

现在,感谢大规模的新项目由国家健康研究院(NIH),营养科学即将获得精确治疗。五年长的学习将探讨五年长的学习,验证10,000名美国人的食物。该计划,“精确健康的营养,”没有拉动拳击。每个人都会获得高度控制的饮食以减少可变性。然后他们将彻底监测从血糖水平到其基因,蛋白质和肠道微生物组合物的一切。然后,该程序可以开发基于AI的算法,以预测对食品和饮食的单个反应。

如果成功,我们可能很快就可以基于我们的基因和肠道微生物来优化我们的饮食和健康的科学验证。虽然我们中的烹饪宇航员可能会在想法中畏缩,但对于那些具有代谢障碍或食物不容忍的人来说,算法是一个有力的工具,可以帮助营养师向寻求帮助的人处方饮食。

模糊科学

营养科学已经有了一点“模糊”的声誉。但这不是通过自己的任何错误。该领域面临两个主要的不良挑战:一,结果是整个研究人口的平均值,而且,人类讨厌严格饮食,长到足以获得一致的结果。曾经尝试过14天的饮食?现在想象一下五年。

作为保罗库制品,美国营养学会的副总裁使我们全部“自由放养的食物,“击除了由此产生的数据。

这并不是说经典的营养科学没有重大胜利。拿着Framingham心脏研究,这在1948年推出,超过5000人,以更好地了解心脏和血管健康。这项研究是第一个人口级胜利将饮食链接到心血管疾病,它仍然是今天的顶级杀手之一。

但对NIH的导演弗朗西斯柯林斯博士,这是将营养科学纳入21世纪的时间。5月2020年5月,原子能机构发布一个10年的计划来挖掘Nitty-Gritty的营养,解决“什么,何时,为什么和如何吃饭”优化健康,减少糖尿病,肥胖和心脏病等慢性健康瘟疫。

它希望成为狂野的骑行。例如,雄心勃勃的努力不仅仅关注肠道。由于新的研究,显示了肠道与大脑之间的贴心连接,该计划还包括神经科学作为组件。鉴于长寿和饮食之间的联系,它也会研究营养在我们的生活中的作用,甚至如何使用食物作为药物。

所有这些基本问题的基础?个性化:我们每个人如何回应我们吃的食物。

所有之一,我为人人

新计划将在NIH的旗舰卫生项目下居住,我们所有人。研究计划旨在招募一百万人,以建立生物,健康,生活方式和疾病的谷歌地球风格数据库。关键是个性:忘记平均治疗,个性化是未来。

对于国家糖尿病和消化和肾病(NIDKK)的主任Griffin Rodgers博士,现在是探索精确营养的完美时间。在去年9月的一个演讲中,他奠定了原因。我们开始了解微生物组如何影响健康。我们可以迅速执行多OMICS研究 - 即看一个人的整个基因系统,蛋白质和代谢。AI和机器学习使得更容易分析这些大规模数据集。最后,通过智能手机或智能手表提供的数字健康技术,使日常健康跟踪简单且价格合理。

该项目计划三个阶段。来自我们所有人的大约10,000名志愿者将佩戴各种监视器 - 类似于Fitbits - 以跟踪他们通常的饮食,身体活动和血糖水平,从而创建基线。在第二阶段,参与者的子集将定期访问诊所。在那里,他们将获得受控,特定的膳食,并为一系列生物标志物监测,例如他们的血糖水平如何变化。

另一个志愿者的子集将给予三种不同类型的饮食,其中一个追随另一个,具有“冲洗”期间 - 突破。准备好的研究食品将在家中被吃掉,因此参与者可以达到日常生活。

最后,最多1,000名志愿者将留在诊所,为期三个为期两周的假期。在这里,他们的三顿饭将严格控制,不允许外部食物。虽然看似苛刻,从自由范围控制是营养科学的金标准,因为它杂草出其他变量。

在饮食上,所有三个群体将接受一系列临床试验,从遗传和微生物组合物到血糖水平,新陈代谢和尿液中。还将评估心理学和行为措施。进一步在码头上是社会经济因素,例如邮政编码。

通过这些综合措施,“我们正在删除我们多年来的很多”噪音“,由我们之前没有衡量的因素,”塔夫茨大学的营养科学家Joséémorovás博士说。

随着研究收集数据,在后端,软件工程师将开始构建用于存储,组织和搜索数据集的基础架构。然后将该数据库传递给AI科学家,以创建模型和算法,以预测一个人对饮食的个人反应。最后,另外五年期将在临床试验中验证这些模型。

这不是研究第一次与AI相关联的精确营养。2015年,以色列的研究800人监测他们的血糖水平和微生物组,以解析个人如何应对不同类型的糖摄入量。使用机器学习,该研究建立了一个软件程序,以预测最适合糖尿病或希望减肥的人最适合的饮食。

但精密健康的营养更大,而且比以前尝试的任何东西都更加彻底。目前,该计划仍处于规划阶段,2023年初预计会有全面推出。

对于Rodgers,该研究不仅仅是为了产生“多年来燃料发现科学的大量数据。”他说,由此产​​生的工具,方法和范式转变将有“真正改变营养科学领域的潜力”。

图像信用:Bestbrk./shutterstock.com.

Shelly Xuelai Fan是一个神经科学家转向科学作家。她在不列颠哥伦比亚省大学的神经科学中完成了博士学位,在那里她开发了新的神经变性治疗方法。在研究生物脑的同时,她对AI和所有东西都很着迷。毕业后,她搬到了UCSF,研究了恢复老年大脑的基于血液的因素。她是 ...

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